
Robotique : Nvidia veut redéfinir l'IA en périphérie de réseau (Edge AI) avec des solutions d’entrée de gamme Par le biais du lancement officiel de sa plate-forme de calcul Jetson Orin Nano 2 d’entrée de gamme destinée au secteur de la robotique, le fournisseur de semi-conducteurs et de logiciels de conception américain Nvidia affiche son ambition de s’adresser à des millions de développeurs dans le monde qui conçoivent des drones intelligents, des robots et des systèmes d'IA visuelle. Selon Nividia, cette plate-forme vise à redéfinir le concept d’IA en périphérie de réseau (LIA Edge) en mettant les performances de l’IA générative de pointe à la portée de tous. Côté performance, avec une puissance de calcul d’IA de 78 000 milliards d'opérations par seconde (TOPS), des cœurs de calcul Tensor améliorés et une bande passante mémoire accrue, 8 Go de mémoire et un processeur Arm à 8 cœurs, Nvidia indique que le Jetson Orin Nano 2 procure des performances d'inférence deux fois supérieures à celles de son prédécesseur, tout en conservant le même format tout en consommant 40 % d'énergie en moins à niveau de performance égal. Nvidia indique que d’ores et déjà des sociétés comme Cognex, Doosan, Bobcat, Matic et Wing, toutes impliqués à des degrés divers dans la robotique et l’IA visuelle, utilisent ou testent le Jetson Orin Nano 2. A mesure que les modèles d'IA deviennent plus compacts et plus efficaces, un nombre croissant d'appareils en périphérie peuvent se transformer en véritables systèmes autonomes capables de comprendre le contexte, d'interpréter le langage et les images, et d'agir en temps réel, note Nvidia. Afin d’intégrer ces capacités, poursuit Nvidia, dans des machines physiques telles que les drones intelligents, les robots et les systèmes d'IA visuelle, les développeurs ont besoin d'ordinateurs pour robotique compacts et économes en énergie, conçus spécifiquement pour l'IA en périphérie de réseau. « Les modèles de pointe de petite et moyenne taille actuels ont atteint un niveau de précision équivalent à celui des plus grands modèles de pointe de l'année dernière, ouvrant ainsi la voie à une intelligence en temps réel pour les appareils en périphérie de réseau, résume Deepu Talla, vice-président chargé de la robotique et de l'IA en périphérie chez Nvidia. L'ordinateur Jetson Orin Nano 2 met cette avancée à la portée de millions de développeurs, en délivrant des performances et une efficacité énergétique nécessaires au raisonnement en temps réel au sein des drones intelligents, des robots et des systèmes d'IA visuelle. » Côté logiciel, la solution s’appuie sur la pile logicielle ouverte de Nvidia, les capacités d'agent Jetson et un écosystème actif d’IA pour exécuter les grands modèles de langage (LLM) et modèles de vision-langage (VLM) optimisés pour une inférence en périphérie économe en mémoire, est ce y compris des modèles ouverts tels que Cosmos et Nemotron de Nvidia, ainsi que Gemma 4, Qwen 3, etc. Parallèlement les sociétés de conception de cartes électroniques comme Aaeon, ADlink, Advantech, Aetina, Antmicro, Aptiv, Auvidea, AVerMedia, Chuanglebo, Connect Tech, ForeCR, JWIPC, Neurealm, Plink, Realtimes, RidgeRun, RS, Seeed Studio, Tauro Tech, Twowin, TZTek et Yuan ont d’ores et déjà fait part de leur intention de développer des cartes porteuses et des modules processeurs fondés sur le Jetson Orin Nano 2.

Robotique : Nvidia veut redéfinir l'IA en périphérie de réseau (Edge AI) avec des solutions d’entrée de gamme

Par le biais du lancement officiel de sa plate-forme de calcul Jetson Orin Nano 2 d’entrée de gamme destinée au secteur de la robotique, le fournisseur de semi-conducteurs et de logiciels de conception américain Nvidia affiche son ambition de s’adresser à des millions de développeurs dans le monde qui conçoivent des drones intelligents, des robots et des systèmes d'IA visuelle.

Selon Nividia, cette plate-forme vise à redéfinir le concept d’IA en périphérie de réseau (LIA Edge) en mettant les performances de l’IA générative de pointe à la portée de tous.

Côté performance, avec une puissance de calcul d’IA de 78 000 milliards d'opérations par seconde (TOPS), des cœurs de calcul Tensor améliorés et une bande passante mémoire accrue, 8 Go de mémoire et un processeur Arm à 8 cœurs, Nvidia indique que le Jetson Orin Nano 2 procure des performances d'inférence deux fois supérieures à celles de son prédécesseur, tout en conservant le même format tout en consommant 40 % d'énergie en moins à niveau de performance égal.

Nvidia indique que d’ores et déjà des sociétés comme Cognex, Doosan, Bobcat, Matic et Wing, toutes impliqués à des degrés divers dans la robotique et l’IA visuelle, utilisent ou testent le Jetson Orin Nano 2.

A mesure que les modèles d'IA deviennent plus compacts et plus efficaces, un nombre croissant d'appareils en périphérie peuvent se transformer en véritables systèmes autonomes capables de comprendre le contexte, d'interpréter le langage et les images, et d'agir en temps réel, note Nvidia.

Afin d’intégrer ces capacités, poursuit Nvidia, dans des machines physiques telles que les drones intelligents, les robots et les systèmes d'IA visuelle, les développeurs ont besoin d'ordinateurs pour robotique compacts et économes en énergie, conçus spécifiquement pour l'IA en périphérie de réseau.

« Les modèles de pointe de petite et moyenne taille actuels ont atteint un niveau de précision équivalent à celui des plus grands modèles de pointe de l'année dernière, ouvrant ainsi la voie à une intelligence en temps réel pour les appareils en périphérie de réseau, résume Deepu Talla, vice-président chargé de la robotique et de l'IA en périphérie chez Nvidia. L'ordinateur Jetson Orin Nano 2 met cette avancée à la portée de millions de développeurs, en délivrant des performances et une efficacité énergétique nécessaires au raisonnement en temps réel au sein des drones intelligents, des robots et des systèmes d'IA visuelle. »

Côté logiciel, la solution s’appuie sur la pile logicielle ouverte de Nvidia, les capacités d'agent Jetson et un écosystème actif d’IA pour exécuter les grands modèles de langage (LLM) et modèles de vision-langage (VLM) optimisés pour une inférence en périphérie économe en mémoire, est ce y compris des modèles ouverts tels que Cosmos et Nemotron de Nvidia, ainsi que Gemma 4, Qwen 3, etc.

Parallèlement les sociétés de conception de cartes électroniques comme Aaeon, ADlink, Advantech, Aetina, Antmicro, Aptiv, Auvidea, AVerMedia, Chuanglebo, Connect Tech, ForeCR, JWIPC, Neurealm, Plink, Realtimes, RidgeRun, RS, Seeed Studio, Tauro Tech, Twowin, TZTek et Yuan ont d’ores et déjà fait part de leur intention de développer des cartes porteuses et des modules processeurs fondés sur le Jetson Orin Nano 2.